AI Applications in Web3 SupTech and RegTech: A Regulatory Perspective人工智能在Web3监管科技与合规科技中的应用：监管视角人工智能在Web3監理科技與合規科技中的應用：監管視角

This whitepaper details joint research by the National University of Singapore's Asian Institute of Digital Finance (NUS AIDF), ADGM's Financial Services Regulatory Authority (FSRA), and the ADGM Academy Research Centre into applying AI to enhance compliance monitoring and risk management for Web3 and virtual asset (VA) activities. It notes that the global cryptocurrency market capitalisation has surpassed $3 trillion and that the crypto user base grew 34% in 2023 alone, from 432 million to 580 million users, with the UAE leading global adoption at over 30% of its population — roughly 3 million people — owning digital assets. Against this backdrop, ADGM's FSRA has continually refined its virtual asset regulatory framework since its 2018 introduction, and in 2022 launched the Open Regulation (OpenReg) initiative to make regulatory content machine-readable for RegTech developers.本白皮书详细阐述了新加坡国立大学亚洲数字金融研究院（NUS AIDF）、ADGM金融服务监管局（FSRA）及ADGM学院研究中心三方联合开展的研究成果，探索如何运用人工智能技术加强对Web3及虚拟资产（VA）活动的合规监测与风险管理。报告指出，全球加密货币市场总市值已突破3万亿美元，仅2023年一年，加密货币用户数量便增长34%，从4.32亿增至5.8亿；阿联酋在全球采用率方面领先，其人口中拥有数字资产的比例超过30%，约合300万人。在此背景下，ADGM金融服务监管局自2018年推出虚拟资产监管框架以来持续对其进行完善，并于2022年推出"开放监管"（OpenReg）计划，将监管内容转化为机器可读格式，供RegTech开发者使用。本白皮書詳細闡述了新加坡國立大學亞洲數字金融研究院（NUS AIDF）、ADGM金融服務監管局（FSRA）及ADGM學院研究中心三方聯合開展的研究成果，探索如何運用人工智能技術加強對Web3及虛擬資產（VA）活動的合規監測與風險管理。報告指出，全球加密貨幣市場總市值已突破3萬億美元，僅2023年一年，加密貨幣用戶數量便增長34%，從4.32億增至5.8億；阿聯酋在全球採用率方面領先，其人口中擁有數字資產的比例超過30%，約合300萬人。在此背景下，ADGM金融服務監管局自2018年推出虛擬資產監管框架以來持續對其進行完善，並於2022年推出「開放監管」（OpenReg）計劃，將監管內容轉化為機器可讀格式，供RegTech開發者使用。

The paper surveys emerging AI technologies relevant to regulation — machine learning, natural language processing, generative AI, AI agents, and (prospectively) general AI — and their applications in regulatory reporting tools, risk profiling, Know Your Transaction (KYT) analysis using graph neural networks, and financial risk assessment for DeFi platforms. It identifies three key regulatory opportunities: using AI to build more responsive frameworks amid fast-paced Web3 innovation, enabling advanced real-time monitoring of the continuous, 24/7 operation of DLTs and smart contracts, and helping firms manage jurisdictional complexity through automated compliance tooling.论文系统梳理了与监管相关的新兴人工智能技术，包括机器学习、自然语言处理、生成式人工智能、AI代理，以及未来可能出现的通用人工智能，并探讨其在监管报告工具、风险画像、基于图神经网络的"了解你的交易"（KYT）分析，以及去中心化金融（DeFi）平台金融风险评估等方面的实际应用。论文识别出三大关键监管机遇：在Web3快速创新的背景下，借助人工智能构建响应更迅速的监管框架；对分布式账本技术（DLT）与智能合约全天候持续运行的状态实现先进的实时监测；以及协助企业借助自动化合规工具应对跨司法辖区的复杂性。論文系統梳理了與監管相關的新興人工智能技術，包括機器學習、自然語言處理、生成式人工智能、AI代理，以及未來可能出現的通用人工智能，並探討其在監管報告工具、風險畫像、基於圖神經網絡的「了解你的交易」（KYT）分析，以及去中心化金融（DeFi）平台金融風險評估等方面的實際應用。論文識別出三大關鍵監管機遇：在Web3快速創新的背景下，藉助人工智能構建響應更迅速的監管框架；對分佈式賬本技術（DLT）與智能合約全天候持續運行的狀態實現先進的實時監測；以及協助企業藉助自動化合規工具應對跨司法轄區的複雜性。

The whitepaper documents three joint pilot projects with NUS AIDF launched in 2022: a Smart Contract Suitability Assessment pilot using large language models to validate alignment between smart contract code and virtual asset whitepapers; an Audit Report Assessment pilot that uses LLM-generated embeddings to evaluate security audit reports across five categories in roughly five minutes per report; and a Smart Due Diligence pilot combining on-chain and off-chain data to support regulators and virtual asset service providers. The paper concludes that AI-driven solutions can meaningfully enhance regulatory oversight of Web3 activity through real-time risk analysis and more efficient due diligence, while flagging that establishing AI governance frameworks and ethical standards will be essential to maintaining trust as adoption expands.白皮书详细记录了2022年与NUS AIDF联合启动的三个试点项目：智能合约适配性评估试点，利用大语言模型验证智能合约代码与虚拟资产白皮书之间的一致性；审计报告评估试点，运用大语言模型生成的嵌入向量，对安全审计报告按五大类别进行评估，单份报告评估耗时约五分钟；以及智能尽职调查试点，结合链上与链下数据，为监管机构及虚拟资产服务提供商提供支持。论文最终指出，人工智能驱动的解决方案能够通过实时风险分析与更高效的尽职调查，切实增强对Web3活动的监管力度；同时也强调，随着相关应用不断扩展，建立完善的人工智能治理框架与伦理标准，对维护各方信任而言至关重要。白皮書詳細記錄了2022年與NUS AIDF聯合啟動的三個試點項目：智能合約適配性評估試點，利用大語言模型驗證智能合約代碼與虛擬資產白皮書之間的一致性；審計報告評估試點，運用大語言模型生成的嵌入向量，對安全審計報告按五大類別進行評估，單份報告評估耗時約五分鐘；以及智能盡職調查試點，結合鏈上與鏈下數據，為監管機構及虛擬資產服務提供商提供支持。論文最終指出，人工智能驅動的解決方案能夠通過實時風險分析與更高效的盡職調查，切實增強對Web3活動的監管力度；同時也強調，隨著相關應用不斷擴展，建立完善的人工智能治理框架與倫理標準，對維護各方信任而言至關重要。